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MINERAÇÃO DE DADOS (Aula (Softwares para Data Mining (Matlab (Toolbox),…
MINERAÇÃO DE DADOS
Aula
Introdução
Aprendizagem de Máquina
O que é?
Inteligência Computacional
Características de IC e AM
Paradigmas de IC
Mineração de dados
O que é?
Para que serve??
Onde pode ser aplicado?
como??
Tarefas de Mineração de Dados
Associação
Classificação
Agrupamento
Etapas
Apresentação
Objetivos
Ementa
Pré-Processsamento
Definições e Etapas KDD
Tarefas de mineração
Classificação
Agrupamento
Associação
Pós-Processamento
Avaliações
Trabalhos
Referências Bibliográficas
Pre-Processamento
Introdução
o que é?
para o que serve??
Porquê fazer?
Dados
Tipos de dados
De onde vem os dados?
Onde São guardados??
Etapa
Seleção
Limpeza
Normalização
Redução
Codificação
Exemplos
Associação
Introdução
O que é?
Para que serve??
Onde pode ser aplicado?
Algoritmo:
Apriori
:check:
Exemplo
Classificação
Introdução
O que é?
Para que serve??
Onde pode ser aplicado?
Algoritmo:Árvore de Decisão
Tipos de Árvores
Introdução
Inferência Bayesiana
Introdução
Revisão de Probabilidade
Naive Bayes
Aplicações
Agrupamento
Introdução
O que é?
Para que serve??
Onde pode ser aplicado?
Algoritmo: K-means
Etapas
Softwares para Data Mining
WEKA
Aplicações
Trabalho
Matlab
Toolbox
Python
API
Linguagem R
Aula 1
Aula 2
Aula 3
Aula 4
Inteligência Computacional
Paradigimas
Algoritmos Evolucionários
Conexionista
Inteligência de Enxame